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公开(公告)号：CN112083336B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011117166.3
申请日：2020-10-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池组电化学模型参数获取方法，其基于激励响应分析对不同个体电池在辨识工况下放电末端的电压曲线进行对比分析，估算出辨识工况下各单体电池所对应的放电容量，提取辨识工况中的搁置末端的端电压，从而辨识出不同单体电池的电化学模型基本工作过程相关参数，进而实施其他参数的获取，实现了电化学模型在电池组上的应用，同时为简化电化学模型在电池管理系统中的应用如荷电状态估计、健康状态评估等提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN113933714A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111204509.4
申请日：2021-10-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , H01M10/0525
Abstract: 基于简化电化学模型和灰色预测联合的电池容量预测方法，属于电池性能衰减预测领域，为了解决对锂离子电池性能衰减预测精度低的问题。获取锂离子电池在充放电情况下的电流数据和电化学模型参数，所述电化学模型参数包括多个电化学参数；将每个电化学参数在设定的变化范围内取多个均分值，分别代入对应的电化学模型中进行电池放电仿真，获得每个电化学参数的敏感度；从多个电化学参数的敏感度中选出高于预设敏感值的电化学参数作为关键敏感参数；利用灰色预测模型预测关键敏感参数的退化，得到关键敏感参数的预测值；将关键敏感参数的预测值代入电化学模型中模拟恒流放电至截止电压处，预测出锂离子电池的放电容量。它用于预测电池容量。
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公开(公告)号：CN112526350A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011453417.5
申请日：2020-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 考虑热效应影响的锂离子电池峰值功率预测方法，涉及动力电池系统技术领域。本发明是为了解决现有利用电化学模型得到的峰值功率不准确的问题。建立锂离子电池的简化电化学模型；对锂离子电池的简化电化学模型进行参数辨识，得到辨识参数；获得锂离子电池内部变量；得到锂离子电池单体的端电压、不同时刻的电池内部温度和最大放电倍率；在初始放电倍率和最大放电倍率之间，分别找到3个临界放电倍率，从找到的3个临界放电倍率中选出最小值，并结合不同时刻锂离子电池单体的端电压平均值，得到锂离子电池峰值功率。它用于获得电池峰值功率，从而保护电池寿命。
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公开(公告)号：CN114624602B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210253218.2
申请日：2022-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种储能电池系统并联支路电流估计值矫正方法，获取干路电路和支路电流估计值，对支路电流估计值进行矫正。对比现有技术，本发明的有益效果在于：通过记录干路电流不同变化情况以及对应的绝对误差的值，确定误差变量和干路电流之间的比例系数，将支路电流估计值减去误差变量得到矫正后的支路电流，所用的矫正方法新颖，矫正流程简单直观。
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公开(公告)号：CN113671380B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110968446.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的动力电池系统多故障诊断方法，包括故障检测和故障隔离两部分，故障检测针对电池故障早期预警问题，使用编码解码架构的深度学习模型，编码过去一段时间窗口内所测端电压、电流和温度序列，利用之后的电流和温度实测值解码出同步的端电压，与实测对比生成残差序列，经软阈值处理后由多级报警评估策略决定是否触发报警，该报警策略能消除误差波动，防止误报警。之后训练故障隔离深度学习模型，输入软阈值处理后的残差序列，隔离模型输出各故障是触发报警诱因的概率，进而隔离出各故障，从而简化了隔离各传感器故障类型的难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117471326A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311488869.0
申请日：2023-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/00 , B60L58/16
Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池组动态不一致性与健康状态评估方法，包括如下步骤：对采集的异常数据进行处理，将连续采集的数据切分为片段获得平均电压曲线；在获得切分后的单体电压数据与平均电压数据后，使用DTW对单体电压与平均电压间的相似度进行评估，获得每个单体与该片段平均电压的相似度；获得相似度后，从每个片段各单体的相似度中估计概率密度分布，使用核函数进行概率密度估计，获得概率密度函数；获得概率密度函数后，对每个片段求取不一致性指标，应用DBSCAN去除异常值后对数据进行拟合，获得最终的SOH变化曲线。本方法受外界干扰小、对采样精度要求低、对异常数据的鲁棒性强，对实车数据与云端数据的均具有更好的适应性。
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公开(公告)号：CN116799904A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310738778.1
申请日：2023-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种基于主动均衡的锂电池组全电量区间高效充电方法，在电池组快速充电过程中，将电池分为四个充电阶段，包括第一阶段采用多阶恒流快速充电的方式激励各单体电池均以较快速度充电至80％SOC附近，并且使各电池在该阶段充电结束时均能到达上截止电压附近；第二阶段采用恒压充电给电池充入更满的电量；第三阶段为电池静置阶段，将电池静置后根据开路电压获取各单体电池的SOC；第四阶段为均衡补电阶段，该阶段根据获得SOC值直接确定各电池需要均衡补电的时间，使各电池均能充满。本发明使电池组中的各单体电池能够在充电结束SOC值差异最小，且各电池均能够充满，该方法显著改善了电池组的充电效果，有效延长了单体电池的使用寿命。
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公开(公告)号：CN111965547B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011036224.X
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392 , B60L58/10
Abstract: 本发明提供了一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先根据实验构建电池的OCV‑SOC‑容量三维响应面、阈值模型及容量估计模型；然后根据容量估计模型得到的容量值和安时积分法得到的SOC在三维响应面中查找到开路电压OCV的参考值；OCV的估计值则通过在线辨识算法估计得到；再将安时积分法得到的SOC代入阈值模型得到当前SOC时的故障诊断阈值；最后将OCV的参考值和估计值之差作为残差用于残差评价，当残差绝对值超过所设阈值即可判断传感器出现故障。本发明不仅考虑了电池老化和SOC对OCV参考值的影响，还考虑了OCV残差在全SOC区间的差异特性，有效降低了在电池全寿命周期传感器故障诊断的误警率和漏警率。
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公开(公告)号：CN112068000B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011034157.8
申请日：2020-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明提供了一种考虑动力电池耐久性影响的峰值功率预测方法，相对于现有技术除了以电池最高温度值作为约束外，还增加了电池温度的变化率约束和老化约束。由于电池的温升变化率在电池处于任意环境温度时均能很好的反应电池的健康变化情况，因此本发明能够更好的反应电池的健康状态变化情况，减少容量损失，提高耐久性。此外，考虑到电流倍率会对电池的容量衰退轨迹造成影响，本发明从容量损失模型入手推导出电流倍率与容量衰退约束的关系，以容量衰退限值为约束进行持续充放电峰值电流预测，进而实现电池持续充放电峰值功率预测，对于电池的耐久性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112285569A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011181863.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明提供一种基于动态阈值模型的电动汽车故障诊断方法，该方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，在阈值模型建立和参数辨识算法两方面进行了改进，在不同温度下进行电路基础特性测试实验，得到等效电路模型参数；建立OCV‑SOC‑Q三维响应面模型；采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行模型参数辨识，建立关于R0和τ的动态阈值模型。在实际故障诊断过程当中，利用双扩展卡尔曼滤波算法辨识参数和状态，得到电池R0和τ、容量及SOC；采用温度插值的方法确定参数参考值；确定参数阈值；生成残差；通过对比残差与阈值来判断电池是否发生故障。该方法不仅故障诊断率高，还能避免检测不及时、误警和漏警问题。
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